Le problème auquel vous faites face
Les contrôles qualité visuels fatiguent les équipes et laissent passer des défauts ; les historiques de maintenance restent des documents non exploités ; les rapports de production se remplissent à la main. Les données industrielles dorment.
Notre réponse
Nous adressons les usages à valeur prouvée : contrôle qualité par vision entraîné sur vos lignes, aide au diagnostic de maintenance, extraction des données techniques. Déploiement sur site possible, sans dépendance au cloud.
Ce que LaMeDuSe AI prend en charge
- Contrôle qualité par vision par ordinateur
- Déploiement sur site : serveurs locaux, appliance
- Extraction et structuration de documents techniques
- Assistance au diagnostic de maintenance (RAG sur vos historiques)
- Intégration MES / GMAO via API
- Supervision : taux de détection, faux positifs
- Amélioration continue à partir des corrections opérateurs
Notre méthodologie
- 1
Compréhension des contraintes sectorielles
Conformité, confidentialité, réglementation : les contraintes dictent l'architecture technique dès le cadrage.
- 2
Cas d'usage priorisé
Démarrage sur le processus à plus fort gain, avec mesure avant/après.
- 3
Intégration à l'existant
Connexion aux outils du secteur (SIH, gestionnaires de dossiers, ERP) plutôt qu'un système parallèle.
- 4
Conformité documentée
Traçabilité, minimisation et pièces justificatives pour vos audits et votre registre de traitement.
Technologies
Sécurité & conformité
Hébergement européen par défaut, chiffrement, minimisation des données et traçabilité des accès : alignés RGPD et exigences sectorielles.
Hébergement
Datacenters du groupe en France, Allemagne et Suisse ; option d'auto-hébergement complet pour les données réglementées.
Maintenance
Suivi de conformité lors des évolutions, revues de sécurité périodiques et support par l'équipe qui connaît votre secteur.
Pourquoi LaMeDuSe AI
Nos systèmes de vision sont évalués sur des taux de détection et de faux positifs mesurés en conditions réelles, lumières variables, produits abîmés, angles difficiles, pas sur des jeux de démonstration.
Questions fréquentes
Oui : les modèles de vision et d'analyse tournent sur des serveurs locaux ou une appliance sur site. Seules la supervision à distance et l'amélioration continue nécessitent une connexion : et encore, de manière optionnelle.
Quelques centaines d'exemples bien annotés par type de défaut suffisent souvent, complétés par augmentation de données. La POC sur vos images réelles mesure la faisabilité et la performance atteignable.
Par API : les résultats (détections, scores, images annotées) alimentent vos systèmes existants plutôt que de créer un outil parallèle. Les connecteurs spécifiques à votre stack sont cadrés au démarrage.
Vos opérateurs, via une interface de validation simple : et chaque correction alimente l'amélioration du modèle. Le système devient plus précis avec l'usage, au rythme de vos équipes.